1Yapay zekâ için önemli özellikler
| Birleşik bellek | 32 GB |
|---|---|
| Bellek bant genişliği | 153 GB/s |
| Bulunduğu Mac'ler | 14-inch MacBook Pro (2025), MacBook Air (2026) |
| Ona uygun özel koltuk | Core koltuk: günde en fazla 20 MLX kazar |
2Hangi modeller sığar
Ağırlık başına 4 bitte bir model, her milyar parametre için yarım gigabayttan biraz fazla belleğe, ayrıca bağlamı ve macOS için yere ihtiyaç duyar. M5 çipi, 32 GB bellekle yaklaşık 42 milyar parametreye kadar modelleri rahatça barındırır.
| 4 bit model | Gereken bellek | M5 çipine sığar mı |
|---|---|---|
| 8B model | 4,5 GB | Evet |
| 14B model | 7,9 GB | Evet |
| 32B model | 18 GB | Evet |
| 70B model | 39,4 GB | Hayır |
| gpt-oss-120b, mixture-of-experts | 65 GB | Hayır |
| Qwen3.5-397B-A17B, mixture-of-experts | 223,3 GB | Hayır |
| DeepSeek-V4.1-Flash, mixture-of-experts | 316 GB | Hayır |
3Ne kadar hızlı çalışır
Metin üretimini bellek bant genişliği sınırlar: her yeni token, modelin etkin ağırlıklarını bir kez okur. M5 çipinin 153 GB/s değerini token başına okunan bayt sayısına bölmek aşağıdaki tavanı verir. Gerçek kullanımda genellikle bunun yaklaşık %45 ila %80'ine ulaşılır (llama.cpp karşılaştırmaları).
| 4 bit model | Token başına okunan | Tek sohbet için tavan |
|---|---|---|
| 8B model | 4,5 GB | 34 token/s |
| 14B model | 7,9 GB | 19 token/s |
| 32B model | 18 GB | 9 token/s |
Ölçülen: llama.cpp, herkese açık karşılaştırmalarında M5 (10-core GPU) üzerinde Llama-2-7B (Q4_0) ile saniyede 32 token üretiyor.
M5 nesli çipler GPU'ya nöral hızlandırıcılar ekler, bu yüzden istemleri M4'ten birkaç kat daha hızlı okur: Apple'ın ölçümüne göre MLX ile ilk token 3,3 ila 4,1 kat daha erken geliyor (Apple).
5Diğer çiplerle karşılaştırın
6Sorular
- M5 çipi 70B bir modeli çalıştırabilir mi?
- Rahatça değil. 4 bitte 70B bir model yaklaşık 40 GB ister; M5 çipinde ise en fazla 32 GB bellek var. Yaklaşık 42 milyar parametreye kadar modeller rahatça sığar.
- M5 çipi saniyede kaç token üretir?
- 4 bitte 8B bir model için tavan saniyede yaklaşık 34 token; gerçek kullanımda bunun kabaca yarısı ile beşte dördü arasına ulaşılır. Daha büyük modeller orantılı olarak daha yavaştır.
- M5 çipi yapay zekâ için iyi mi?
- Modelleri yerelde çalıştırırken en önemli şey bellek ve bant genişliğidir. M5 çipi 153 GB/s hızında en fazla 32 GB bellek sunar; bu, yaklaşık 42 milyar parametreye kadar modeller için yeterlidir. MLX Node ile MLX Network'e yapay zekâ işleri çalıştırarak kazanç da sağlayabilir.
Kaynaklar
- Apple: M5apple.com
- Apple: MacBook Air with M5apple.com
- llama.cpp: Apple Silicon benchmarksgithub.com